离线强化学习参数优化

强化学习9——免模型预测算法介绍（蒙特卡洛方法和时步差分方法）

对于大部分情况来说，环境是未知的，也就是说状态转移概率未知，对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习，但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选，之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示，圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报，可以采样多条序列，计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge·2024-01-09 22:30

强化学习3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略（上）

如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中，学习的过程。
beiketaoerge·2024-01-09 22:59

强化学习1——多臂老虎机（上）

在强化学习中，关注智能体在与环境的交互中学习，成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge·2024-01-09 22:29

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)，当我们直接预测动作价值函数，在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作，则可以使策略和动作价值函数同时最优，那么由上述公式可得，状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

EOS区块链PHP开发包

1.开发包概述EosTool的目的是消除使用PHP开发EOS区块链应用的痛苦，例如：通过Nodeos和Keosd的RPC接口调用其功能离线生成EOS格式的私钥和公钥使用本地私钥生成符合EOS要求的交易签名将交易对象序列化为
编程狂魔·2024-01-09 19:30

银河麒麟系统4.0.2离线安装MySQL教程

银河麒麟系统4.0.2离线安装MySQL教程（Ubuntu离线安装MySQL教程）https://www.jianshu.com/p/478dc7c9b9e0.这个教程很详细，我不再多说，而且亲测有效；
ctrl+shift+delete·2024-01-09 18:45

苹果Find My查找芯片-伦茨科技ST17H6x支持苹果Find My认证

对于任何iOS、iPadOS、macOS、watchOS设备，只要在FindMy设置中打开离线寻找功能，均可通过地图查看所有设备。深圳市伦茨科技有限
Lenzetech·2024-01-09 16:28

antd pro国际化

Umi是蚂蚁集团的底层前端框架，已直接或间接地服务了10000+应用，包括Java、Node、H5无线、离线（Hybrid）应用、纯前端as
前端小菜鸟也有人起·2024-01-09 14:19

【服务器数据恢复】服务器磁盘故障导致上层分区无法识别的数据恢复案例

北亚企安数据恢复工程师去现场对故障服务器进行了检测，发现故障服务器raid5阵列中有一块硬盘由于未知原因离线，服务器中存放重要数据的分区无法识别。
北亚数据恢复·2024-01-09 12:08

【服务器数据恢复】Raid5热备盘同步失败导致lvm结构损坏的数据恢复案例

服务器故障：一组raid5阵列中的一块硬盘离线，热备盘自动上线并开始同步数据。
北亚数据恢复·2024-01-09 11:03

Anaconda 环境中安装OpenCV (cv2)

1)使用Anaconda查看存在的环境：condainfo--env(2)激活环境：condaactivateXXX2、根据版本号，下载对应的python-opencv包（1）选择国内源的镜像下载并且离线安装
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

docker离线安装教程

文章目录概要步骤概要在某些特定的场景，比如一些主机只能在内网访问，但是又需要安装docker，我们应当如何安装呢？步骤下载二进制文件地址https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/解压tarzxfdocker-18.06.1-ce.tgz拷贝到/usr/bin路径sudocpdocker/*/usr/bin/启动docker守护进程
ILHONG·2024-01-09 10:20

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，
E寻数据·2024-01-09 09:36

docker离线安装部署详细步骤

docker离线安装部署一、准备工作1、服务器相关2、官方下载地址二、安装部署一、准备工作1、服务器相关IP地址服务器作用系统其他192.168.80.80dockerAnolisOSrelease7.9centos
码海小虾米_·2024-01-09 09:28

【docker】centos7安装harbor

目录零、前提一、下载离线包二、安装三、访问四、开机自启零、前提1.前提是已经安装了docker和docker-compose一、下载离线包1.csdn资源：harbor-offline-installer-v2.10.0
王佑辉·2024-01-09 08:20

Hive操作命令上手手册

内容来自于《大数据Hive离线计算开发实战》Hive原理Hive是一个基于Hadoop的数据仓库和分析系统，用于管理和查询大型数据集。
枫叶梨花·2024-01-09 08:50

面向应用的离线计算系统：周期任务&组合策略

1场景业务应用系统想大批量利用数据中心的计算能力跑数，回传结果。比如一个个地区的详情数据。而大数据平台通常是调度平台系统，和业务系统是两个独立的平台系统，如何建立交互方式。业务有个性化的实验策略，需要组合业务条件达到实验效果。比如捞取不同的数据实验算法策略。2问题2.1业务系统和大数据系统交互在大数据平台部署一个服务，接收业务系统的请求，转化为内部的一个调度任务。如果业务系统并发太多，不停提交到大
乘风踏羽·2024-01-09 08:17

BZOJ-3290: Theresa与数据结构（CDQ分治+二维线段树）

id=3290首先这题不带修改很好做，按z离散化一下，然后扫一遍，弄个二维的动态线段树维护即可，然后因为有了修改操作，所以使用CDQ分治来转离线，多付出一个logn代价，所以总复杂度是O(nlog^3n
AmadeusChan·2024-01-09 03:21

源代码编译安装nginx，编译安装的好与坏

安装时不需要网络，可以进行离线安装源代码编译安装的坏处：1.编译和安装的过程相对复杂。
努力转型的IT小王·2024-01-09 03:17

使用RPM快速安装nginx，了解RPM安装nginx各个主要目录的位置

rpm安装的优点与缺点：优点：安装简单方便安装时不用指定安装位置方便升级、卸载支持离线安装rpm软件包由于已经编译完成并且打包，所以安装很方便缺点：大多数rpm安装需要解决复杂的依赖关系卸载时需要特别小心
努力转型的IT小王·2024-01-09 03:17

离线安装搭建LNMP+wordpress论坛

实验目标：准备一台服务器，搭建nginx,MySQL,PHP,实现离线安装，在LNMP的基础上面搭建wordpress论坛软件，配置nginx动静分离，实现通过LNMP访问wordpress的动态网页。
努力转型的IT小王·2024-01-09 03:46

各种浏览器下载tampermonkey网址

国内环境一般进不去）：https://chrome.google.com/webstore/detail/tampermonkey/dhdgffkkebhmkfjojejmpbldmpobfkfo【这里提供插件离线包
宸子涵·2024-01-09 02:52

ChatGPT和Web3：人工智能如何帮助您建立和发展您的 Web3 公司

该机器人建立在OpenAI的GPT-3人工智能家族上，并通过监督学习和强化学习技术进行了优化。与ChatGPT机器人聊天时，你会感觉自己在与一个懂得一切并以非常教育性的方式回答的朋友交谈。
zgsdzczh·2024-01-09 01:09

【内网】WebStorm搭建Vue环境

6、配置内网离线库安装WebStorm并运行Vue项目1、安装WebStorm2、激活WebStorm3、下载破解包4、创建Vue新项目5、测试Vue项目6、汉化安装node.js和npm1、Node.js
Evil·2024-01-09 01:21

Apache Seatunnel部署（apache-seatunnel-2.3.3-bin.tar.gz + apache-seatunnel-web-1.0.0-bin.tar.gz）

界面部署初始化数据库配置文件修改配置下载数据源jar包启动服务四、web页面一览登录数据源任务用户管理虚拟表五、其它问题记录总结一、概要安装包及源码包下载地址ApacheSeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台，用于实时和离线数据处理
韧小钊·2024-01-09 01:50

MATLAB强化学习工具箱（四）创建水箱强化学习模型

创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RLAgent块来代替用于水箱中水位的控制器。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习实战(一) 强化学习智能体训练总览

强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

AI人工智能学习路线图

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学
AI论道·2024-01-09 01:43

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

强化学习的数学原理学习笔记 - 基于模型（Model-based）

方法分类基于模型（Model-Based）值迭代（ValueIteration）策略迭代（PolicyIteration）截断策略迭代（TruncatedPolicyIteration）本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:20

通过yum获取rpm离线安装包

通过yum获取rpm离线安装包离线安装不可避免需要下载对应安装包，此时可以通过yum命令只下载不安装的rpm安装包。
不爱吃奶昔（zsl0）·2024-01-08 19:44

解决Docker报错问题：Docker Desktop – Unexpected WSL error

最近因为准备在NAS上通过Docker容器方式安装MYSQL，发现https://hub.docker.com网站被墙了，无法自动安装，同时又找不到靠谱的离线镜像，所以准备在Window上安装Docker
IT东·2024-01-08 19:34

整站下载器是什么 ？

快速建站,深层分析网站、离线浏览网站等用途。这里小编给大家推荐一款免费的整站下载器供大家参考IIS7整站下载器能做些什么？功能说明：1、可多站同时下载、多站多时扒。2、可单页扒。
编辑何惧·2024-01-08 19:46

H266/VVC率失真优化与速率控制概述

基于率失真理论的编码参数优化被称为率失真优化，率失真优化技术是保证编码器效率的主要手段。率失真理论：在允许
DogDaoDao·2024-01-08 19:26

【伤寒强化学习训练】打卡第八十三天 一期90天

8.5.1小建中汤与黄芪建中汤小建中汤，基本上是因为有饴糖，也就是麦芽糖，才称之为建中汤的。主证没有发干发渴的感觉的时候，芍药减少一点量是没有关系。因为现在人的肠胃有时候比较冷，芍药用多了会拉肚子；基本上乘以0.1的剂量，芍药放足桂枝的两倍没关系。但是觉得自己很需要大补，而用0.3的剂量的时候，芍药的用量就要看一下自己的体质；张仲景说一个容易拉肚子的人，栀子、芍药、大黄类的药都要放少一点，一般抓主
A卐炏澬焚·2024-01-08 18:09

强化学习的数学原理学习笔记 - 值函数近似（Value Function Approximation）

文章目录概览：RL方法分类值函数近似（Valuefunctionapproximation）Basicidea目标函数（objectivefunction）优化算法（optimizationalgorithm）Sarsa/Q-learningwithfunctionapproximationSarsawithfunctionapproximationQ-learningwithfunctionap
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - Actor-Critic

Advantageactor-critic)Off-policyAC重要性采样（ImportanceSampling）Off-policyPGOff-policyACDPG(DeterministicAC)本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

文章目录概览：RL方法分类蒙特卡洛方法（MonteCarlo，MC）MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理，大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学原理课程
Green Lv·2024-01-08 15:12

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

文章目录概览：RL方法分类时序差分学习（TemporalDifference，TD）TDforstatevaluesBasicTDTDvs.MCSarsa(TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降（SGD）
Green Lv·2024-01-08 15:40

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译，想要什么语种直接进行指定和修改就行。
代码讲故事·2024-01-08 14:33

机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

目录：1、动手实战人工智能Hands-onAl2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课3、AwesomeJupyter4、计算机科学热门论文5、LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述
机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

[嵌入式AI从0开始到入土]1_昇腾Altas 200 DK上手

上手第二章下载昇腾案例并运行第三章官方模型适配工具使用第四章炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04Desktop）第五章Ubuntu远程桌面配置第六章下载yolo源码及样例运行验证第七章转化为昇腾支持的om离线模型第八
工具人呵呵·2024-01-08 11:02

[嵌入式AI从0开始到入土]7_转化为昇腾支持的om离线模型

[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程注：等我摸完鱼再把链接补上可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间，后期会考虑出视频教程，务必催更，以防我变身鸽王。第一章昇腾Altas200DK上手第二章下载昇腾案例并运行第三章官方模型适配工具使用第四章炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04Desktop）第五章Ubuntu远程桌面配置第六章下载yolo源码及样例运行验证第七章转化为昇腾支持的om离
工具人呵呵·2024-01-08 11:02

[嵌入式AI从0开始到入土]5_Ubuntu远程桌面配置

上手第二章下载昇腾案例并运行第三章官方模型适配工具使用第四章炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04Desktop）第五章Ubuntu远程桌面配置第六章下载yolo源码及样例运行验证第七章转化为昇腾支持的om离线模型第八
工具人呵呵·2024-01-08 11:01

深度学习中，如何对超参数进行最优化？

在深度学习中，超参数优化是一个寻找最优超参数组合以提高模型性能的过程。由于超参数直接影响模型的学习过程和最终性能，因此正确地选择和调整超参数至关重要。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

人工智能知识点总结

人工智能涵盖很多子领域，分别是机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，强化学习等。机器学习：是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式，从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击
天寒心亦热·2024-01-08 08:54

Spark Core进阶知识

结果数据的核对方式:1-在离线文件中直接ctrl+F搜索关键内容核对(不常用)2-一般原始数据会存放在MySQL/Hive中一份,可以编写和代码逻辑完全一样的SQL来进行核对,可以通过如下方式来提高核对效率
MSJ3917·2024-01-08 07:52
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